Fizycy teoretyczni, wykorzystując swoją wyobraźnię oraz głęboką wiedzę z matematyki, dążą do zrozumienia podstawowych praw rządzących wszechświatem, obejmujących cząstki, siły i wszystkie zjawiska pośrednie. Coraz częściej w swojej pracy wspierają się algorytmami uczenia maszynowego.
Różnorodne zastosowania uczenia maszynowego
Grupa teoretyków stosujących uczenie maszynowe obejmuje nie tylko „obliczeniowych” teoretyków, ale także „formalnych” teoretyków, takich jak badacze teorii strun czy kwantowej grawitacji, oraz „fenomenologów”, którzy współpracują z eksperymentatorami, tworząc hipotezy o nowych cząstkach i oddziaływaniach, które mogą być testowane w eksperymentach.
Rewolucja w teorii obliczeniowej
Uczenie maszynowe przyspiesza procesy teoretyczne, umożliwiając wykonywanie wcześniej niemożliwych obliczeń oraz zmuszając teoretyków do przemyślenia sposobu prowadzenia badań. „Jesteśmy na początku czegoś, co dla mnie jest oczywistą rewolucją: używania komputerów w odkryciach naukowych” – mówi Jim Halverson z Northeastern University. Dla Davida Shiha z Rutgers University, uczenie maszynowe jest jak spojrzenie w dane, co otwiera nowe możliwości.
Przykłady zastosowań
Phiala Shanahan z MIT stosuje uczenie maszynowe do przyspieszenia obliczeń w teorii pola na kratach, co pozwala na dokładniejsze badanie struktury protonów, neutronów i jąder. Uczenie maszynowe umożliwia jej wykonywanie obliczeń znacznie szybciej niż tradycyjne metody, a także realizację obliczeń, które byłyby inaczej niemożliwe.
David Shih wykorzystuje algorytmy do analizowania danych z teleskopu Gaia, tworząc trójwymiarową mapę gęstości ciemnej materii w naszej galaktyce. Zastosowanie nowoczesnych technik uczenia maszynowego umożliwiło realizację analiz, które jeszcze kilka lat temu były nieosiągalne.
Jim Halverson z Northeastern University stosuje uczenie maszynowe w teorii strun, korzystając z podejścia zwanego uczeniem przez wzmacnianie, aby eksplorować ogromne systemy i identyfikować interesujące dane.
Nowe podejście do hipotez i testów
Algorytmy uczenia maszynowego zmieniają także sposób formułowania i testowania hipotez w fizyce. Tradycyjnie teoretycy formułują hipotezy, a następnie definiują, jak eksperymentatorzy powinni szukać dowodów na ich poparcie. Teraz, dzięki algorytmom, można definiować, jak wyglądałoby odchylenie od hipotezy i szukać dowodów na jej niepoprawność.
Wyzwania i perspektywy
Chociaż uczenie maszynowe przynosi wiele korzyści, fizycy nadal wyrażają obawy dotyczące predykcji bez niepewności oraz „czarnej skrzynki” algorytmów, które podejmują decyzje bez wyjaśnienia. Halverson i inni pracują nad tym, aby algorytmy uczenia maszynowego generowały wyniki, które spełniają rygorystyczne standardy naukowe.
Przyszłość fizyki teoretycznej z uczeniem maszynowym
Zacierają się granice między teorią a eksperymentem, prowadząc do powstania nowego typu fizyka: fizyka danych. Zastosowanie uczenia maszynowego w fizyce teoretycznej nie tylko ułatwia życie fizyków, ale także pozwala na bardziej efektywne odkrywanie nowych fenomenów.
Uczenie maszynowe jest postrzegane jako narzędzie, które, jeśli użyte właściwie, może znacząco przyspieszyć odkrycia naukowe, pomagając fizykom w pełniejszym zrozumieniu wszechświata.
